Scikit-Learn でモデルカードを作成してクラウドにデプロイする方法 | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2020 年 10 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 機械学習モデルは、多数の難しいタスクを遂行するために使用されるようになりました。大きな可能性を秘める ML モデルですが、その使用方法、構成、制限に関して疑問も寄せられています。そうした疑問に対する回答を文書化することで状況が明確になり、共通の理解を得ることができます。これらの目標を達成するために、Google はモデルカードを導入しました。 モデルカードの目的は、機械学習モデルの全体像を簡潔に提供することです。まず、モデルカードはそのモデルの機能、意図するユーザー層、その管理者について説明します。また、アーキテクチャや使用されているトレーニング データなど、モデルの構成に関する情報も提供します。さらに、生のパフォーマンス指標だけでなく、モデルの制限とリスク緩和の機会

[masadream]

「モデルカードの目的は、機械学習モデルの全体像を簡潔に提供することです」

[marutaku0131]

モデルカード？

[misshiki]

Googleが推奨するモデルカード（機械学習モデルの全体像を簡潔にまとめたHTMLページ）を、Model Card Toolkitを使って作成する方法を紹介。 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、XGBoostなどでも同じ。